Mientras la inteligencia artificial (IA) facilita numerosas tareas diarias en distintos sectores, también representa una creciente amenaza para la seguridad de datos personales y empresariales. Esta tecnología permite a ciberdelincuentes procesar, almacenar y analizar grandes volúmenes de información sensible, lo que incrementa el riesgo de filtraciones, uso indebido y exposición involuntaria de datos críticos. La rápida evolución de la IA generativa desafía las capacidades tradicionales para salvaguardar la privacidad, creando un panorama de amenazas en expansión.
Una de las principales amenazas radica en la capacidad de la IA para recopilar y gestionar datos confidenciales mediante plataformas modernas, como modelos de lenguaje de gran tamaño utilizados en asistentes virtuales, soporte técnico y soluciones empresariales. Estos sistemas dependen de bases de datos extensas y actualizadas, lo que abre oportunidades para que datos personales queden expuestos o caigan en manos equivocadas.
El riesgo aumenta cuando se introducen datos confidenciales —como información de clientes, código de empresa u antecedentes médicos— en estos sistemas sin aplicar medidas de protección adecuadas. La Comisión Federal de Comercio (FTC) de Estados Unidos advierte que las empresas que ofrecen modelos de IA como servicio deben cumplir rigurosamente con las políticas de privacidad, evitando el uso no autorizado o sin consentimiento de los datos, y enfrentándose a posibles sanciones legales y daños reputacionales.
Además, la interacción de empleados o usuarios con herramientas de IA generativa puede derivar en filtraciones de datos. Una vez que información personal entra en el proceso de entrenamiento de una IA, rastrear y eliminar esos datos se vuelve casi imposible, incrementando así el riesgo de multas y deterioro de la confianza.
En paralelo, las capacidades emergentes de la IA permiten realizar ataques sofisticados, como campañas de phishing automatizadas, creación de malware, o ingeniería social automatizada, mediante plataformas como FraudGPT y WormGPT, entrenadas con datos robados.
Frente a este escenario, es urgente adoptar un enfoque de protección de datos integral y dinámico. Se recomienda primero establecer directrices claras sobre el uso ético y responsable de la IA. Entre las acciones clave, se destaca evitar el uso de datos personales para entrenar modelos o realizar inputs en sistemas de IA. Cuando sea necesario incluir información personal, se deben emplear técnicas como el enmascaramiento de datos o la pseudonimización, que sustituyen o modifican datos sensibles para proteger la identidad de las personas.
Otras buenas prácticas incluyen limitar la recopilación a lo estrictamente necesario, emplear datos sintéticos que simulen información real, y aplicar técnicas de anonimización —como reemplazar nombres por etiquetas neutras o modificar fechas y eliminar datos confidenciales— para reducir riesgos.
Asimismo, la capacitación en ética y normas de uso de la IA, junto con el monitoreo continuo y auditorías periódicas de los sistemas, son fundamentales para detectar vulnerabilidades y prevenir incidentes que puedan exponer información personal. Solo con vigilancia constante será posible enfrentar con eficacia las amenazas que presenta la IA en el ámbito de la ciberseguridad en 2025.
